Google Search AI Mode active la recherche visuelle conversationnelle pour le shopping: faites évoluer votre AEO

Ce qui vient de changer dans Google Search

Google étend AI Mode dans la recherche et la nouveauté clé est la recherche visuelle conversationnelle orientée shopping. L’utilisateur exprime son intention en langage naturel, ajoute ou retire des critères à la volée, et voit un panneau très visuel avec des produits achetables. Google indique que cette expérience, dopée par Gemini, Search with Lens et un « fan-out visuel », commence à être déployée en anglais aux États-Unis la semaine du 30 septembre 2025. Google a détaillé cette évolution dans mise à jour visuelle d’AI Mode.

Pour accélérer votre préparation AEO côté demande, voyez aussi comment Chrome introduit la recherche assistée dans l’omnibox dans notre guide interne préparez votre AEO en 14 jours.

Pourquoi cela réécrit l’AEO, l’Optimisation pour moteurs de réponse

L’AEO vise à rendre votre offre intelligible pour un système qui synthétise, compare et illustre des réponses plutôt que pour un moteur qui retourne une liste de liens. Avec AI Mode, la réponse devient visuelle, interactive et multimodale entre requête, image et catalogue.

Implications immédiates pour les équipes growth et e-commerce:

• Le flux produits devient la vérité de référence. Les attributs de variantes, matières, coupes, coloris et usages alimentent l’interface.
• Les images deviennent un signal sémantique. Elles décrivent, désambiguïsent et déclenchent la prochaine étape de la conversation.
• Légendes et alt text sont stratégiques. Canal d’indexation exploitable par une IA multimodale.
• La mesure change. Un trafic issu d’aires AI se comptabilise sans filtre dédié dans Search Console.

Ce que l’IA attend de votre catalogue

AI Mode décompose une requête et un visuel en sous-intentions, puis lance des requêtes parallèles. Pour être éligible, exposez des signaux fiables, cohérents et granulaires.

Checklist flux produits et pages

• Attributs essentiels, complétude et cohérence

  • Titre produit structuré par usage et différenciation réelle, par exemple « Jean droit homme, denim brut 13 oz, coupe regular, jambe 32 ».
  • Variantes avec différences concrètes, taille, longueur, couleur Pantone si pertinente, matière principale et doublure.
  • Usages et contextes, « adapté pluie légère », « cabine 55 cm », « compatible main libre ».
  • Disponibilité, prix, promotions, délais et options de livraison, frais et zones de retrait en boutique.

• Alignement page, flux, données structurées

  • Parité stricte entre page, données structurées et flux Merchant Center.
  • Évitez toute divergence de prix ou d’attributs entre variantes.

• Variantes et canoniques

  • URL distinctes pour les variantes qui méritent une intention propre et liaison via données structurées de variantes.
  • Si variantes sur une seule URL, exposez clairement les attributs dans le HTML.

• Qualité de données

  • Nettoyez les champs libres et bannissez le flou marketing dans les titres.
  • Complétez catégories, GPC, UPC, EAN, MPN quand disponibles.

Images et légendes, du descriptif au dialogue

Dans une recherche visuelle conversationnelle, l’image est une preuve. Elle doit permettre à l’IA de « voir » ce que l’utilisateur formulera ensuite.

• Composez pour la compréhension

  • Multipliez les angles, face, profil, macro matière, contexte d’usage, détail fonctionnel.
  • Évitez les arrières-plans encombrés qui masquent texture ou tissage.

• Résolution et propreté

  • Images nettes, grandes, sans watermark ni texte promo incrusté.

• Légendes et alt text orientés intention

  • Décrivez ce que l’image prouve, par exemple « gros plan du tissage sergé 13 oz » ou « poche zippée anti-RFID ».
  • Vocabulaire utilisateur, « talon 4 cm bloc stable » plutôt que codes internes.

• Cohérence image-texte

  • Zéro décalage entre visuel et revendication.

• Contextualisez pour l’affinage

  • Ajoutez des visuels d’usage, « sac porté en cabine », « veste sous pluie fine », « sneakers en ville ».

Pour multiplier rapidement des variantes d’images utiles aux tests, voyez notre tutoriel interne pour accélérer vos A/B tests publicitaires.

Le plan d’essai 30 jours: décrire, affiner, acheter

Objectif: valider l’impact d’AI Mode sur des catégories phares et industrialiser une méthode reproductible.

Semaine 1: cadrage et base de test

• Sélectionnez 3 catégories à forte marge et variabilité visuelle, denim, sacs, luminaires.
• Identifiez 50 fiches par catégorie, 25 test et 25 contrôle.
• Pour le groupe test, mettez à jour titres, attributs clés, descriptions, variantes, images supplémentaires, alt et légendes.
• Définissez 10 requêtes « décrire » par catégorie, par exemple « jean droit homme brut », « weekender cabine tissu résistant pluie », « suspension laiton opale dimmable ».

Semaine 2: scénarios d’affinage

• Rédigez des enchaînements par intentions, matière, coupe, contexte, budget, livraison.
• Exemple denim, « pas trop baggy » puis « longueur cheville » puis « lavage brut ».
• Exemple bagage, « week-end pluvieux à Portland » puis « compartiment laptop 16 pouces » puis « poids moins de 1,2 kg ».

Semaine 3: signaux d’achat

• Optimisez les modules de preuve, notes, avis, garanties, retours, délais.
• Ajoutez des visuels panier et livraison clairs, sans interstitiel agressif.
• Vérifiez prix, promos, bundles, codes, cohérents entre flux et page.

Semaine 4: mesure et itération

• Comparez test vs contrôle sur 3 métriques, impressions, clics organiques, taux d’ajout au panier.
• Conservez les gagnants, recyclez les perdants en ajustant attributs et visuels.

Mesurer AI Mode dans vos rapports, sans filtre dédié

Aujourd’hui, Google indique que les clics et impressions issus des expériences d’IA, AI Overviews et AI Mode, sont inclus dans la recherche Web de Search Console, sans filtre AI spécifique. En pratique, ces signaux sont mélangés aux autres clics organiques. Voir la documentation officielle sur les clics et impressions Search Console.

Comment isoler un minimum:

• Annotez vos données. Créez un jalon « Visual AI Mode US-en 2025-09-30 » pour repérer les ruptures temporelles.
• Analysez par requêtes conversationnelles. Repérez les n-grammes d’affinage qui émergent, « pas trop », « longueur cheville », « pour cabine », « pour pluie ».
• Comparez pages test vs contrôle. Mesurez le différentiel d’impressions sur les requêtes où vous n’étiez pas visibles auparavant.
• Exploitez les exports Search Console. Isolez les hausses sur requêtes à faible position moyenne avec impressions en hausse, signal typique d’exposition dans une aire AI.
• Côté analytics. Segmentez par pages d’atterrissage enrichies en visuels et par catégories testées.

Pour structurer l’analyse et les UTMs, appuyez-vous sur notre méthode interne de benchmark AEO sur 30 jours.

Scénarios métiers concrets

Mode et chaussures

• Décrire, « bottines cuir femme talon stable ».
• Affiner, « bout rond », « semelle crantée », « talon 4 cm ».
• Acheter, montrer la stabilité en macro et contexte, sol mouillé, chemin pavé, et préciser matières, cuir pleine fleur, doublure cuir, semelle caoutchouc.

Bagagerie et outdoor

• Décrire, « sac week-end cabine léger ».
• Affiner, « pluie légère », « housse laptop 16 pouces », « 30 à 40 litres ».
• Acheter, visuel d’essai en compartiment avion, étiquette cabine 55 cm, indication de poids.

Maison et déco

• Décrire, « suspension laiton opale cuisine ».
• Affiner, « dimmable », « 2700-3000K », « câble tissu noir 1,5 m ».
• Acheter, visuel d’ambiance et macro du diffuseur, dimensions réelles et schéma de montage.

Beauté

• Décrire, « sérum acide hyaluronique peau sensible ».
• Affiner, « sans parfum », « vegan », « flacon pompe ».
• Acheter, visuels texture goutte et application, liste INCI lisible, preuves d’efficacité mesurables si disponibles.

Intégrer ce nouveau flux d’intent à votre CRM et à vos campagnes paid

• Capture d’intention. Enregistrez au niveau CRM les attributs ayant déclenché l’ajout au panier.
• Créatifs paid. Recyclez vos meilleurs visuels d’affinage dans PMax, YouTube et Social avec le même lexique utilisateur.
• Landing pages dynamiques. Adaptez l’ordre des modules selon l’intention détectée.

Comment industrialiser en interne

• Pipeline données x images

  • Centralisez taxonomie produits, attributs et bibliothèque d’images. Chaque attribut clé doit avoir une preuve visuelle.

• Gouvernance éditoriale

  • Guide de légendes et d’alt text centré sur la preuve, par exemple « zip YKK métal, dents 5 mm ».

• Boucle d’amélioration continue

  • Revue bimensuelle des requêtes conversationnelles émergentes et des lacunes d’attributs. Ajoutez-les au flux et aux pages.

Des équipes utilisent Upcite.ai pour orchestrer ces sprints, générer des variantes de légendes testables et rapprocher les données Search Console et CRM dans un seul espace de décision.

Risques et garde-fous

• Qualité et exactitude. L’IA amplifie les incohérences. Toute divergence prix, stock, matière réduit la visibilité.
• Mise à jour fréquente. Automatisez la fraîcheur des données de prix, stock, couleur.
• Conformité visuelle. Bannissez texte promo incrusté, watermarks, images floues et assurez la cohérence entre variantes.
• Expérience mobile. AI Mode est majoritairement mobile. Testez lisibilité, temps de chargement et hiérarchie d’informations.

Feuille de route 90 jours

• J+7, déployez le plan d’essai « décrire-affiner-acheter » sur 3 catégories.
• J+30, étendez à 5 catégories, consolidez un glossaire d’attributs utilisateur et un patron de légende par catégorie.
• J+60, connectez les exports Search Console à un tableau de bord attributs x requêtes, repérez les coupes gagnantes par saison.
• J+90, standardisez dans votre PIM et CMS, verrouillez les champs obligatoires côté contenu et flux.

Conclusion: l’avantage va à ceux qui montrent et qui prouvent

AI Mode ajoute une couche visuelle et conversationnelle à la recherche. Les marques qui gagnent nourrissent l’IA avec des preuves exploitables: attributs complets, images parlantes, légendes utiles, et mesurent l’impact sur impressions et clics.

Prochaines actions concrètes:

• Mettez à jour 50 fiches produits test avec attributs et images probantes, alt et légendes orientés intention.
• Déployez le plan d’essai 30 jours avec un contrôle strict.
• Annotez votre Search Console au 30 septembre 2025 et suivez vos métriques par catégories et requêtes conversationnelles.
• Industrialisez la boucle attributs x images et intégrez-la au PIM et au CMS.